분석 소프트웨어는 데이터를 제공하고 표준은 통찰력을 제공합니다.

마케팅 팀은 전례 없는 양의 데이터와 고객 통찰력에 액세스할 수 있지만 너무 많은 데이터가 실행 가능하거나 유용하지 않습니다. 고객의 40%가 캔자스에서 왔다는 사실은 매력적일 수 있지만 이것이 귀하의 비즈니스에 어떤 도움이 됩니까?

마케팅 팀은 통찰력으로 간주되는 것에 대해 더 높은 표준이 필요합니다. AI는 이제 분석 도구에 배포되어 읽을 수 있는 것보다 더 빨리 통찰력을 나타냅니다. Google Analytics가 어떻게 작동하는지 살펴보십시오.

분석 소프트웨어가 통찰력이 무엇인지 알려줄 수는 없습니다. 당신의 팀만이 그것을 결정할 수 있습니다. 물론 소프트웨어가 도움이 될 수 있지만 최종 결정은 귀하의 몫입니다. 표준을 유지하지 않으면 팀은 "패스트 푸드" 통찰력을 먹게 됩니다.

패스트푸드 인사이트의 부상

패스트 푸드는 맛은 좋지만 영양소가 거의 없습니다. 나는 뽀빠이를 사랑하고 가끔씩 그것을 얻기 위해 노력할 것입니다. 그러나 나는 거기에서 식사를 할 때 건강한 선택을 하는 척하지 않습니다.

저는 마케팅 팀과 함께 일하며 여기저기서 "패스트 푸드 통찰력"을 봅니다. 그들은 페이지뷰, 이탈률 등과 같이 신경 쓰지 않는 측정항목을 보고합니다. 측정항목을 고려하지 않고 좋아요가 임의의 대상으로 증가하면 축하합니다.

통찰력은 행동을 유도해야 합니다. 메트릭이 올라가거나 내려가면 전략에 변화가 있습니까? 그렇지 않다면 왜 추적합니까? 매일 날씨를 확인하지만 일기예보와 상관없이 입고 싶은 옷을 입기로 결정하는 것과 같습니다.

패스트 푸드와 마찬가지로 이러한 통찰력은 기분이 좋을 수 있습니다.

나는 페이지뷰로 대행사의 성과를 측정하는 마케팅 팀과 함께 일한 적이 있습니다. 이들의 유료 지출은 가장 많은 방문을 유도한 채널에 사용되었습니다. 사용자가 웹 사이트에 도착한 후 무엇을 하고 있었는지에 대한 충분한 논의가 없었습니다.

당신의 팀은 균형 잡힌 식단이 필요합니다. 패스트 푸드 통찰력은 가끔은 좋지만 일용할 양식이 아닙니다.

패스트 푸드 인사이트는 누군가가 데이터 중심적이라는 인상을 주기 때문에 인기가 있습니다. 단순히 숫자로 작업하는 것은 누구에게나 자신감을 줄 수 있습니다. 그러나 수단이 목적을 정당화하게 해서는 안 됩니다. 데이터 기반은 숫자로 작업하는 것이 아니라 데이터를 통해 비즈니스에 의미 있는 결과를 가져오는 것입니다.

당신의 기준은 무엇입니까?

잠시 시간을 내어 팀 내에서 시행되는 표준에 대해 생각해 보십시오. 많은 회사들이 외부적으로 설정된 표준을 기본으로 합니다. 그들의 고객들은 그들이 특정한 시간 내에 답장을 해주거나 그들의 제품에서 특정한 가격을 기대하기를 기대했습니다. 투자자는 구체적인 수익 목표와 목표를 기대합니다.

자신만의 기준이 필요합니다. 나는 한때 로고의 적절한 크기와 사용해야 하는 특정 글꼴에 대한 30페이지의 엄격한 브랜딩 표준을 가진 소비자 피트니스 회사와 함께 일했습니다.

결과적으로 브랜드를 대표하는 모든 미디어는 항상 일관성이 있었습니다. 아마도 그들의 기준이 너무 엄격했지만 최소한 그들은 그들이 원하는 것이 무엇인지 알고 있었고 더 적은 것에 만족할 의사가 없었습니다.

위대한 기업은 스스로에게 높은 기준을 부과합니다. 구찌에 대해 잠시 생각해보십시오. 사람들이 제품을 구매하지 않는 이유에 관심이 있다고 생각하십니까? 할 것 같지 않은.

사람들이 제품을 구매하지 않는 데에는 셀 수 없이 많은 이유가 있습니다. 대신 Gucci는 사람들이 구매하는 이유와 더 많은 고객을 확보하는 방법에 중점을 둡니다. 그들은 그들의 기준, 즉 가격을 낮추지 않습니다. 대신, 그들은 그것들을 더욱 높입니다.

통찰력에 대한 표준 높이기

데이터 세계는 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 오랫동안 문제는 너무 많은 데이터였습니다. 그런 다음 소프트웨어와 AI가 향상되었고 이제는 너무 많은 통찰력이 문제입니다. 통찰력을 위한 표준을 만드는 것은 장기적인 해결책입니다.

통찰력과 관련하여 가장 중요한 요소는 그 중요성을 설명할 수 있는 것입니다. 제 첫 번째 책인 "데이터 미라지(The Data Mirage)"에서 WDIM 또는 "이것이 의미하는 것"이라는 질문에 대해 설명합니다.

WDIM은 모든 통찰력에 믿을 만한 설명이 필요하다는 것을 간단하게 상기시켜줍니다. 예를 들어, 고객의 40%가 Kansas에서 온다면 그것은 무엇을 의미합니까? 마케팅을 변경하여 지역에 집중해야 합니까? 좋은가요 나쁜가요? 이들이 당신이 끌어들이고 싶은 고객입니까?

WDIM이 문제의 핵심을 파악하기 시작합니다. 표준을 높인다는 것은 명확한 WDIM이 첨부될 때까지 통찰력을 고려하지 않는다는 것을 의미합니다. 누군가 통찰력을 공유하고 있다면 WDIM을 요청하십시오. 슬라이드 데크 및 보고서에서 WDIM이 초점이 되어야 합니다.

WDIM 없이 통찰력을 논의하는 것은 시간 낭비입니다. 시간이 지남에 따라 좋은 WDIM에 대한 정의가 높아질 수 있습니다. 몇 가지 좋은 질문을 제기하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 비즈니스에 대한 전략적 연결 또는 현재 캠페인과의 관련성을 찾을 수 있습니다.

또한 통찰력에 기술적 기준을 부과하는 것에 대해 생각할 수도 있습니다. 예를 들어, 저는 회사가 다음과 같은 최소 요구 사항을 부과하도록 도왔습니다.

• 통계적으로 유효한
• 패턴이 여러 날 또는 몇 주에 걸쳐 나타남
• 둘 이상의 데이터 소스에서 검증된 통찰력
• 이전에 성공한 새로운 통찰력을 기반으로 합니다.

팀이 데이터 인사이트를 이제 막 시작하는 경우에도 초기에 표준을 시행하는 것이 좋습니다. 약한 통찰력을 믿는 문화를 만들고 싶지 않습니다. 장기적으로 데이터에 대한 신뢰를 손상시킬 수 있습니다. 비즈니스에 도움이 되지 않는 것으로 입증되지 않은 통찰력을 신뢰하는 사람이 있는 이유는 무엇입니까?

많은 팀에서 표준 시행은 기술 데이터 담당자와 함께 시작됩니다. 그들은 데이터를 안팎으로 알고 있으며 허영심에 대한 첫 번째 방어선입니다. 비기술적인 사람들의 경우 "패스트 푸드" 인사이트를 찾는 방법에 대한 코칭을 받아야 합니다. 확률 및 통계에 대한 기본 교육은 과대 광고를 통해 작업하는 데 도움이 됩니다.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 MarTech가 아닙니다. 직원 저자가 여기에 나열됩니다.